基于模板匹配的OCR识别系统MATLAB实现

基于模板匹配的OCR识别系统MATLAB实现

OCR识别系统是一种将图像中的字符和文本转换为可编辑文本的技术。其中，模板匹配是实现OCR识别的一种常用方法。在这篇文章中，我们将使用MATLAB编写一个基于模板匹配的OCR识别系统。

准备工作

首先，我们需要准备两组样本图像：一组包含单个字符，另一组包含多个字符的文本行。然后，我们需要将这些样本图像转换为二值图像并且切割出每个字符的部分，以便我们可以创建字符模板。

创建字符模板

对于每个字符，我们将创建一个包含其所有可能形态的模板。在这里，我们将以字母“A”为例。我们可以通过旋转、扭曲或缩放等变形方式创建多个模板，并选择最适合字符的那个。

接下来，我们将利用这些模板进行模板匹配，并识别文本中的字符。

模板匹配

在MATLAB中，可以使用normxcorr2函数进行模板匹配。该函数将计算两幅图像之间的归一化互相关系数，并输出匹配程度最高的位置。

通过遍历文本行中所有可能的字符位置，我们可以将字符模板与文本行进行匹配，并得到最佳匹配位置。最后，我们将文本行中的所有字符识别出来。

源代码实现

以下是基于模板匹配的OCR识别系统的MATLAB代码：

clear all;
close all;
clc;